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리액트의 현재와 미래, 그리고 AI: React Summit US 2025 참관기
카카오뱅크
Mar 3

리액트의 현재와 미래, 그리고 AI: React Summit US 2025 참관기

React Summit US 2025가 선포한 프론트엔드의 미래: AI 엔지니어링과 Rust 기반 툴체인의 대통합

ReactAI Engineering+3
JDK Vector API를 활용한 추천 시스템 최적화
Netflix
Mar 3

JDK Vector API를 활용한 추천 시스템 최적화

스칼라 루프를 SIMD 기반 행렬 연산으로 재설계하여 대규모 추천 시스템의 성능 병목을 해결한 엔지니어링 사례

JDK Vector APISIMD+3
After Hours: 즐거운 저녁의 대화를 위한 리브랜딩
채널 톡
Mar 3

After Hours: 즐거운 저녁의 대화를 위한 리브랜딩

커뮤니티의 소속감을 설계하고 경험을 굿즈로 치환하는 정교한 비주얼 전략

RebrandingVisual Identity+3
라포랩스 직무 인터뷰 시리즈 Colon : Scale Squad PO
라포랩스
Mar 3

라포랩스 직무 인터뷰 시리즈 Colon : Scale Squad PO

단순 백오피스를 넘어 시스템으로 성장의 한계를 깨는 'Scale Squad' PO 유보미 님 인터뷰

AutomationProduct Management+3
AI가 전사 알림을 두 번 죽이다
아임웹
Mar 1

AI가 전사 알림을 두 번 죽이다

Claude Code의 치명적 삽질을 15개의 실전 가드레일과 시스템 방어벽으로 극복한 DevOps 엔지니어의 120일 분투기

Claude CodeDevOps+3
넷플릭스의 마운트 대소동: 현대적인 CPU에서 컨테이너 스케일링하기
Netflix
Feb 28

넷플릭스의 마운트 대소동: 현대적인 CPU에서 컨테이너 스케일링하기

리눅스 커널 VFS 락 경합부터 하드웨어 캐시 아키텍처까지, 넷플릭스가 찾아낸 컨테이너 런타임 최적화의 비밀.

containerdLinux Kernel+3
매장을 찾는 과정을 설계한 올영매장 고도화 여정
올리브영
Feb 27

매장을 찾는 과정을 설계한 올영매장 고도화 여정

온-오프라인의 경계를 허물고 고객의 발길을 매장으로 이끄는 올리브영의 옴니채널 설계 전략

O2OUX디자인+5
간극 줄이기: 핀터레스트 L1 전환 모델의 온라인-오프라인 불일치 진단
Pinterest
Feb 27

간극 줄이기: 핀터레스트 L1 전환 모델의 온라인-오프라인 불일치 진단

이론과 실제의 괴리를 극복하고 실전에서 승리하는 추천 시스템 서빙 아키텍처 가이드

Machine LearningModel Serving+3
2조 토큰을 카테고리 분류에 쓰면서 알게된 것들
당근
Feb 27

2조 토큰을 카테고리 분류에 쓰면서 알게된 것들

10,000개의 카테고리를 LLM으로 정복하며 비용과 정확도의 '스윗 스팟'을 찾아낸 여정

LLMTaxonomy+5
‘로컬’ 슈퍼 앱에서 장기 유저 모델링은 어떻게 달라질까?
당근
Feb 27

‘로컬’ 슈퍼 앱에서 장기 유저 모델링은 어떻게 달라질까?

지역 기반 서비스의 한계를 넘어 장기 유저 모델링으로 추천의 판을 바꾼 당근 ML팀의 실전 전략

추천 시스템Transformer+5
200MB 모듈을 팀 단위로 해결하기: 당근 숏폼팀의 On-demand Dynamic Feature Module 도입
당근
Feb 27

200MB 모듈을 팀 단위로 해결하기: 당근 숏폼팀의 On-demand Dynamic Feature Module 도입

전 세계 2,000만 사용자에게 민폐 끼치지 않고 화려한 편집 기능을 넣는 법

AndroidDFM+5
여기어때 현장실습생을 소개해요
여기어때
Feb 27

여기어때 현장실습생을 소개해요

단순 업무 보조를 넘어 데이터 분석과 기술 자동화로 비즈니스 임팩트를 증명한 6개월의 기록

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